说明:
官网入口 官方网站主页;
IOS App Store 下载,支持 iPhone/iPad/Mac;
安卓 Google Play / 应用宝下载;
客户端 Mac/Windows/iOS/Android 官方下载;
插件 浏览器插件(默认 Chrome);
GitHub / HuggingFace / ModelScope 模型或项目托管地址;
API 模型/软件接口地址;
MCP 官网的 MCP 栏目入口。
若未显示,表示暂无对应渠道,欢迎补充或纠错。

AIGC官网收录 │
2025-09-15 │
111 次 │
人工核对 │
官网认证 │
定期更新 │
AI开发框架
Confident AI 图文介绍:
Confident AI 是基于开源 DeepEval 框架打造的 LLM 评估与可观测平台,2023 年上线,已服务 3 000+ 企业团队。它把“单元测试”理念引入大模型开发:通过 30+ LLM-as-a-judge 指标、自动化回归检测与在线实验,帮助开发者在几分钟内验证 prompt、模型或 RAG 改动的真实效果,让生成式 AI 像传统软件一样可迭代、可交付、可上线。
主要功能
- 丰富指标库:答案相关性、幻觉、偏见、有害性、任务完成度等 30+ 开箱即用指标,支持自定义
- 端到端评测:数据集标注 → 基准测试 → 回归测试 → 生产监控,全流程覆盖
- Pytest 风格单元测试:3 行代码装饰器即可把任意 LLM 函数加入 CI/CD,跑在 GitHub Actions / GitLab CI
- 在线实验 & A/B:同流量并行对比不同 prompt/模型,实时查看胜率、延迟、成本
- 可观测追踪:逐条输入输出、token 消耗、延迟、评分一键展开,快速定位异常
- 数据集管理:云端标注、版本控制,支持从生产日志自动采样更新“金标准”
- 企业合规:HIPAA、SOC 2、RBAC、数据掩码;可选 AWS/Azure/GCP 单租户部署
- API & SDK:Python / TypeScript 双 SDK,REST & WebSocket 双向拉取报告
应用场景
- 上线前 Gate:在投产前自动跑 5 000 条回归用例,阻断性能下滑版本
- Prompt 迭代:对比不同提示模板在事实性、格式、风格维度的量化得分
- RAG 调优:评估召回 top-k、重排、chunk 大小对答案相关性的边际收益
- 模型切换:从 GPT-4 迁移到 Llama-3,先跑离线基准再灰度 10% 流量
- 监管审计:生成符合金融/医疗合规要求的评估报告,供内审与监管提交
是否收费
- 开源 DeepEval:本地运行,不限次数,无需注册
- Cloud Starter:0 元,每月 1 000 条测试事件,1 个项目,社区支持
- Cloud Pro:99 美元/月,10 万条事件,5 个项目,邮件+在线客服
- Enterprise:定单价,无限事件、单租户、SSO、私有云、99.9 % SLA
平台兼容性
- 浏览器:Chrome、Safari、Edge、Firefox 最新版
- 客户端:macOS / Windows / Linux 均可安装 deepeval PyPI 包
- 集成:GitHub Actions、GitLab CI、Jenkins、Azure DevOps 官方模板
- 云原生:提供 Docker-Compose、Helm Chart,一键部署至 AWS EKS、GKE、AKS其他
社区活跃度:GitHub Star 7 k+,日均 30 万次评估运行
数据驻留:可选美国(北卡)或欧盟(法兰克福)机房
语言支持:接口与文档全英文,指标定义支持中文等多语言场景 总结
Confident AI 把“可验证”变成大模型开发的新默认:像写 pytest 一样写 LLM 单元测试,像看日志一样看评分追踪。无论你是独立开发者还是企业 ML 团队,都能用它让 prompt 优化、模型升级、RAG 改动不再“靠感觉”,而是“看指标”,真正安心地周五部署大模型上线。
©️版权声明:
本网站(AIGC官网)刊载的所有内容,包括文字、图片、音频、视频等均在网上搜集。
访问者可将本网站提供的内容或服务用于个人学习、研究或欣赏,以及其他非商业性或非盈利性用途,但同时应遵守著作权法及其他相关法律的规定,不得侵犯本网站及相关权利人的合法权利。除此以外,将本网站任何内容或服务用于其他用途时,须征得本网站及相关权利人的书面许可,并支付报酬。
本网站内容原作者如不愿意在本网站刊登内容,请及时通知本站,予以删除。
本网站(AIGC官网)刊载的所有内容,包括文字、图片、音频、视频等均在网上搜集。
访问者可将本网站提供的内容或服务用于个人学习、研究或欣赏,以及其他非商业性或非盈利性用途,但同时应遵守著作权法及其他相关法律的规定,不得侵犯本网站及相关权利人的合法权利。除此以外,将本网站任何内容或服务用于其他用途时,须征得本网站及相关权利人的书面许可,并支付报酬。
本网站内容原作者如不愿意在本网站刊登内容,请及时通知本站,予以删除。
免费开源的深度学习框架